Regular Expression，正則表達(dá)式，又稱正規(guī)表示式、正規(guī)表示法、正則表達(dá)式、規(guī)則表達(dá)式、常規(guī)表示法（英語：Regular Expression，在代碼中常簡(jiǎn)寫為regex、regexp或RE），是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)概念。正則表達(dá)式是一個(gè)特殊的字符序列，它能幫助你方便的檢查一個(gè)字符串是否與某種模式匹配。在很多文本編輯器里，正則表達(dá)式通常被用來檢索、替換那些匹配某個(gè)模式的文本。

Python 自1.5版本起增加了re 模塊。re 模塊使 Python 語言擁有全部的正則表達(dá)式功能。

1.re.match函數(shù)

python用re.match函數(shù)從字符串的起始位置匹配一個(gè)模式，若字符串匹配正則表達(dá)式，則match方法返回匹配對(duì)象（Match Object），否則返回None（注意不是空字符串''）。匹配對(duì)象Macth Object具有g(shù)roup方法，用來返回字符串的匹配部分。

函數(shù)語法：re.match(pattern, string, flags) ；pattern是正則表達(dá)式，string需要匹配的字符串，flags為可選參數(shù)修飾符。

# 導(dǎo)入re模塊，注意match函數(shù)是從起始位置匹配的。如果起始位置匹配失敗，則返回Noneimport re#match()函數(shù)適合匹配是否以xxxx開始的字符串，因?yàn)槠鋸念^開始匹配的ret = re.match('abc','aBCabc',re.I) #可選參數(shù)re.I表示忽略大小寫，后續(xù)詳細(xì)解釋。print(ret.group()) #aBCret1 = re.match('abc','aBCabc')print(ret1.group()) # ’NoneType’ object has no attribute ’group’

正則表達(dá)式可以包含一些可選標(biāo)志修飾符來控制匹配的模式。修飾符被指定為一個(gè)可選的標(biāo)志。多個(gè)標(biāo)志可以通過按位 OR(|) 它們來指定。如 re.I | re.M 被設(shè)置成 I 和 M 標(biāo)志：

修飾符 描述 re.I 使匹配對(duì)大小寫不敏感 re.L 做本地化識(shí)別（locale-aware）匹配 re.M 多行匹配，影響 ^ 和 $ re.S 使 . 匹配包括換行在內(nèi)的所有字符 re.U 根據(jù)Unicode字符集解析字符。這個(gè)標(biāo)志影響 w, W, b, B. re.X 該標(biāo)志通過給予你更靈活的格式以便你將正則表達(dá)式寫得更易于理解。

2.正則表達(dá)式的語法2.1正則表達(dá)式對(duì)字符（單個(gè)字符）的表示

字符 功能 . 匹配任意1個(gè)字符（除了n），注意因?yàn)?表示任意一個(gè)字符，所以如果匹配‘.’則需要用轉(zhuǎn)義字符.來表示 [ ] 匹配[ ]中列舉的字符，如果[a-zA-Z0-9],[a-zA-Z]表示所有字母和數(shù)字，后者表示所有字母，注意中間沒有空格符號(hào)。 d 匹配數(shù)字，即0-9 D 匹配非數(shù)字，即不是數(shù)字 s 匹配空白，即 空格，tab鍵 S 匹配非空白 w 匹配單詞字符，即a-z、A-Z、0-9、_ W 匹配非單詞字符

# 導(dǎo)入re模塊import re#1.測(cè)試.的使用，匹配任意字符開始的字符串str=’abc’ret =re.match('..',str)print(ret.group()) #ab.用兩個(gè)..就表示只要str字符串開頭是兩個(gè)字符即可。ret1 = re.match('....',str) #這種情況則會(huì)報(bào)錯(cuò)，因?yàn)閟tr只有三個(gè)字符。 #2.匹配[]范圍內(nèi)的任意一個(gè)字符開頭的字符串str1 = 'abcABC*?//'str2 = '3afasdlfadsf'ret2 = re.match('[a-z]',str1).group() #aret3 = re.match('[123456]',str2).group() #3,[1-6]等價(jià)[123456] #3./d的使用，表示匹配任意一個(gè)數(shù)字str3 = '第5名是我'ret4 = re.match('第d名',str3).group()print(ret4) #第5名 ret4 = re.match('第[0-9]名',str3) #同樣是表示0-9任意一個(gè)，[0-9]和d效果一樣print(ret4.group()) #第5名

總結(jié)：注意上面對(duì)字符的匹配都是表示一個(gè)任意字符，或者某個(gè)范圍內(nèi)的任意一個(gè)字符，屬于單個(gè)字符匹配。而實(shí)際開發(fā)中肯定都是用一個(gè)子串(多個(gè)字符)去匹配整個(gè)字符串。那么如何表示呢，請(qǐng)繼續(xù)下去。

2.2正則表達(dá)式匹配多個(gè)字符：數(shù)量的表示

匹配多個(gè)字符的相關(guān)格式，其實(shí)就是單個(gè)字符加上數(shù)量。注意下面數(shù)量的匹配都是針對(duì)前一個(gè)字符。

字符 功能 * 匹配前一個(gè)字符出現(xiàn)0次或者無限次，即可有可無 + 匹配前一個(gè)字符出現(xiàn)1次或者無限次，即至少有1次 ? 匹配前一個(gè)字符出現(xiàn)1次或者0次，即要么有1次，要么沒有 {m} 匹配前一個(gè)字符出現(xiàn)m次 {m,} 匹配前一個(gè)字符至少出現(xiàn)m次 {m,n} 匹配前一個(gè)字符出現(xiàn)從m到n次

# 導(dǎo)入re模塊import re #1.匹配第一個(gè)是大寫字母，第二個(gè)小寫字母，后面只要是小寫字母即可。ret = re.match('[A-Z][a-z]*','Aafngsdfgnlsdf1224343')print(ret.group()) #Aafngsdfgnlsdfret1 = re.match('[A-Z][a-z]*','AaAaaa34bbb')print(ret1.group()) #Aa ,因?yàn)楹竺娌皇切懽帜杆詻]匹配到。 #匹配下面字符串是否以字母或者下劃線開頭ret = re.match('[a-zA-Z_]+[w_]*','name1') #解釋1：[a-zA-Z_]+字母下劃線至少出現(xiàn)一次print(ret.group()) #name1 ret = re.match('[a-zA-Z_]+[w_]*','_name') #解釋2：[w_]*表示字母，數(shù)據(jù)下劃線出現(xiàn)任意次print(ret.group()) #_name ret = re.match('[a-zA-Z_]+[w_]*','2_name')#print(ret.group()) #報(bào)錯(cuò)，因?yàn)槠ヅ洳簧希祷豊one. #3.匹配前面字符出現(xiàn)0次或者1次使用？ret = re.match('[1-9]?[0-9]','7')print(ret.group()) #7 ret = re.match('[1-9]?[0-9]','33')print(ret.group()) #33 ret = re.match('[1-9]?[0-9]','09')print(ret.group()) #0 #4.前面字符出現(xiàn)n此，或者m-n范圍內(nèi)的任意次ret = re.match('[a-zA-Z0-9_]{6}','dsa2A9nfdsf')print(ret.group()) #dsa2A9,匹配前6位是數(shù)字字符下劃線即可 ret = re.match('[a-zA-Z0-9_]{3,8}','aSjsd239344')ret1 = re.match('[a-zA-Z0-9_]{3,8}','aSjs')print(ret1.group()) #aSjs，注意匹配前一個(gè)字符出現(xiàn)3-8次，只要這個(gè)范圍內(nèi)都算匹配成功，按實(shí)際匹配print(ret.group()) #aSjsd239 匹配前一個(gè)字符出現(xiàn)3到8次 ret = re.match('[a-z0-9A-Z_]{3,}','a2')print(ret.group()) #至少出現(xiàn)3次，所以如果只有兩個(gè)的話，返回None，調(diào)用報(bào)錯(cuò)。

總結(jié)：?jiǎn)蝹€(gè)字符匹配，多個(gè)字符匹配上面都已經(jīng)演示過了，基本可以完成大多數(shù)字符串的匹配了。但是上面過于字符串的匹配都是從頭開始匹配的，而實(shí)際開發(fā)中可能是從字符串中間，后者結(jié)尾開始匹配的。keep reading....

2.3.正則表達(dá)式：匹配邊界的問題

字符 功能 ^ 匹配字符串開頭 $ 匹配字符串結(jié)尾 b匹配一個(gè)單詞邊界，也就是指單詞和空格間的位置。例如， ’erb’ 可以匹配'never' 中的 ’er’，但不能匹配 'verb' 中的 ’er’。 B 匹配非單詞邊界，’erB’ 能匹配 'verb' 中的 ’er’，但不能匹配 'never' 中的 ’er’。

# 導(dǎo)入re模塊import re # 匹配以@qq.com郵箱結(jié)尾的郵箱地址#1.不適用匹配字符串結(jié)尾的$來實(shí)現(xiàn)，注意.要用轉(zhuǎn)義字符，一般郵箱的長(zhǎng)度都是4-30位ret = re.match('[w]{4,30}@qq.com', 'xiaoWang@qq.com')print(ret.group()) #xiaoWang@qq.com # 通過$來確定末尾,效率更高ret = re.match('[w]{4,30}@qq.com$', 'xiaoWang@qq.com')print(ret.group()) #xiaoWang@qq.com ret = re.match('[w]{4,30}@qq.com$', 'xiaoWang@qq.com.cn')#print(ret.group()) #報(bào)錯(cuò)

到此這篇關(guān)于Python中正則表達(dá)式對(duì)單個(gè)字符，多個(gè)字符和匹配邊界等使用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python 單字符，多字符匹配內(nèi)容請(qǐng)搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)！